AI在多个行业中革新客户服务

各行各业的客户服务部门越来越多地转向AI驱动的软件解决方案，以应对不断增加的呼叫量、代理人员流失率以及不断变化的客户期望。根据NVIDIA博客的报道，这些解决方案旨在提升代理生产力、自动化交互，并收集洞察以优化运营。

AI在客户服务中的优势

通过战略性地部署AI，企业可以通过直观的问题解决转变客户互动，从而提高运营效率并提升客户满意度。AI工具利用来自支持互动、常见问题解答和其他企业资源的客户数据，提供个性化服务和主动支持。大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）等可定制的开源生成AI技术，加快了客户服务AI在各个行业的推广。

根据麦肯锡的研究，超过80%的客户服务主管已经在投资AI或计划尽快投入这些技术。这些AI解决方案有助于自动化服务台支持请求，创建有效的自助服务工具，并通过AI助手支持客户服务代理，大幅降低运营成本和改善客户体验。

开发有效的客户服务AI

为了实现令人满意的实时互动，AI驱动的客户服务软件必须返回准确、快速且相关的响应。开源基础模型可以加快AI开发，使开发人员能够适应和增强预训练的机器学习模型。RAG框架将通用的LLM连接到专有知识库，定制回答客户查询的响应。

反馈机制对于AI培训和现场部署至关重要。人类审核者评估AI的响应并提供反馈，确保公正、准确和安全。在生产中，当AI无法解决客户问题时，它必须将呼叫转给人工支持团队，确保高效且富有同情心的客户参与。

客户服务AI的投资回报

客户服务AI的投资回报（ROI）主要通过效率提升和成本降低来衡量。企业可以跟踪关键指标，例如响应时间减少、运营成本降低、客户满意度评分提升以及AI增强服务带来的收入增长。试点期间，将一部分呼叫中心流量重定向到AI解决方案，可以帮助收集性能提升和成本节约的具体数据。

行业应用

零售商、电信提供商、金融机构和医疗设施是利用AI提升客户服务的行业之一。零售商使用对话式AI来管理全渠道客户请求，而电信提供商则自动化网络故障排除。金融机构利用AI虚拟助手管理查询和检测欺诈，而医疗设施则使用AI应对人员短缺和提高患者护理。

例如，泰国7-Eleven店的运营商CP All实施了对话式AI聊天机器人处理呼叫中心查询，减少了60%的人工代理呼叫负荷。Infosys为电信合作伙伴开发了一个AI聊天机器人，达到了90%的准确率，并显著缩短了网络解决时间。欧洲数字银行Bunq使用AI更快地检测欺诈并增强客户支持，而Hippocratic AI的生成式AI医疗代理协助医疗专业人员完成常规任务。

结论

通过将AI整合到客户服务互动中，企业可以提供更个性化、高效和及时的服务，设定全渠道支持体验的新标准。NVIDIA提供了包括NVIDIA NIM微服务和NVIDIA AI Enterprise在内的一系列工具和技术，帮助企业开发和部署有效的客户服务AI解决方案。

更多详细信息，请访问NVIDIA博客。